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| 內容簡介： |
本书以通俗易懂的写作风格和大量的数据去帮助读者理解STATA统计软件里的高级分析方法。主要介绍了面板数据的基础统计分析、Pooled OLS/GLS模型的概念和应用、面板数据当中应用广泛的固定效果模型和概率效果模型，PCSE模型、同质面板数据模型、GEE模型、DD模型、HLM模型，以及回归分析、生存分析、方差分析等内容。为高校和研究机构及企业的各种数据分析提供工具。
本书强调理论知识与实践相结合，不仅对每种统计方法的概念和定义进行了详细的说明，还通过统计软件STATA的实际操作对每种统计方法都进行了详细的介绍，尽量做到让读者通俗易懂。本研究成果对于营销类专业、经济学和物流以及管理等专业的教学是一个极大的促进。
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| 關於作者： |
杨晓鹏，
山东潍坊人，管理学博士。现为山东省潍坊学院经济管理学院教师，2011年毕业于韩国大学管理系，2014年在韩国庆熙大学获得硕士学位，2018年获得庆熙大学的管理学博士学位。先后在国内外各大核心期刊发表学术论文十余篇，参与多项市级、省级课题。研究方向为物流管理、供应链管理、计量统计等。
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| 目錄：
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第 1 章 基于面板分析的数据管理和基础统计
1.1 面板/ 纵截面数据
1.2 面板数据的优点和缺点
1.3 面板分析的数据管理
第2 章 Pooled OLS/Panel GLS
2.1 Pooled OLS
2.2 Panel GLS
2.3 异方差的假定和LR 检验
2.4 自相关的假设
2.5 自相关检验
第3 章 固定效果模型FE
3.1 基础模型的估计
3.2 FE 模型估计
3.3 二元固定效果模型
3.4 自相关关系的检验
3.5 异方差性检验
第4 章 概率效果模型RE
4.1 基本模型和估计
4.2 RE 模型的参数估计
4.3 关于误差项的假设检验
4.4 异方差性检验
4.5 Hausman 检验
4.6 Durbin-Wu-Hausman 检验法
4.7 对Bootstra 检验法的考察
4.8 利用Bootstra 的Durbin-Wu-Hausman 检验法
第5 章 PCSE 模型
5.1 异方差检验
5.2 自相关检验
5.3 PCSE 模型估计
第6 章 回归分析
6.1 一元回归分析
6.2 单纯回归模型的匹配
6.3 总体方差σ2 的估计量
6.4 回归模型的配适度检验
6.5 模型的妥当性检验和模型的变换
6.6 空间回归模型
第7 章 同质面板数据模型
7.1 基本模型以及参数估计的假定
7.2 GMM 估计法
第8 章 面板GEE 模型——logit、probit 和Lasso 回归
8.1 面板GEE 模型的假设
8.2 xtgee（logit）模型参数估计
8.3 logistic 回归模型概述
8.4 xtgee（probit）模型参数估计
8.5 probit 模型和logistic 模型
8.6 probit 模型的参数估计方法
8.7 Lasso 回归模型
第9 章 二重差分法模型和倾向点数匹配
9.1 二重差分法模型的基本概念
9.2 二重差分法的基本假
9.3 二重差分法的基本原理
9.4 相互作用回归分析的二重差分法
9.5 重复测量的二重差分法
9.6 Lag 变量的重复测量法
9.7 Before-After 参数估计法
9.8 Lag 变量的估计法
9.9 倾向点数匹配
第10 章 tobit 模型和Heckman 模型
10.1 面板tobit 模型概述
10.2 tobit 模型的限制
10.3 Heckman 模型
10.4 tobit 模型与Heckman 模型之间的关系
10.5 tobit 回归模型的选择方法
10.6 tobit 回归模型与线性回归模型的参数值比较
第11 章 生存分析
11.1 生存分析概述
11.2 生存特性和生存要因
11.3 Kaplan-Meier 法
11.4 Cox 比例风险模型
11.5 生存函数的估计
11.6 使用协变量的生存分析
11.7 KMV 模型
第12 章 HLM 模型
12.1 HLM 模型概述
12.2 内在多层模型
12.3 内在多层模型的方法论特性
12.4 二元多层模型
12.5 二元多层模型的方法论特性
12.6 内在多层模型与二元多层模型的结构特性
第13 章 方差分析
13.1 方差分析概述
13.2 事后检验的种类和特点
13.3 事后检验的研究
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| 內容試閱：
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本书共分为13 章，以通俗易懂的写作风格和大量的数据帮助读者理解STATA 统计软件里的高级分析方法。第1章主要介绍了面板数据的基础统计分析，第2章主要介绍了Pooled OLS/Panel GLS 模型的概念和应用，第3章和第4章主要介绍了面板数据中应用广泛的固定效果模型和概率效果模型，第5章主要介绍了PCSE 模型，第6章主要介绍了回归分析的方法，第7章主要介绍了同质面板数据模型，第8章主要介绍了GEE 模型，第9章主要介绍了二重差分法模型，第10章主要介绍了tobit 模型和Heckman 模型，第11 章主要介绍了生存分析，第12章主要介绍了HLM 模型，第13 章主要介绍了方差分析的方法。
本书的主要特点：一是内容新颖全面，包括了之前很多关于STATA 的著作中没有涉及的统计方法，例如PCSE 模型、同质面板数据模型和GEE 模型等比较复杂的模型；二是强调理论知识与实践相结合，不仅对每种统计方法的概念和定义进行了详细的说明，还通过统计软件STATA 的实际操作对每种统计方法都进行了详细的介绍，尽量做到通俗易懂。本书的出版对于营销类专业、经济学和物流以及管理等专业的教学是一个极大的促进。
本书编写过程中参考了许多专著、论文、教材和企业的有关资料，在此向相关的作者和单位表示诚挚的谢意。本书的出版，得到了企业管理出版社的大力支持，在此也表示衷心的感谢。本书适用于高校研基于STATA 的统计方法分析究生阶段的论文写作和研究以及研究机构和企业的数据分析，对于学生的科学研究和企业的实际数据分析具有非常重要的价值。
由于编者水平有限，在本书的编著过程中难免会出现疏漏和不足之处，诚请专家和读者提出宝贵意见和建议，以便日后充实与完善。
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